論文の概要: Reuse your FLOPs: Scaling RL on Hard Problems by Conditioning on Very Off-Policy Prefixes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18795v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 18:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:09.028284
• Title: Reuse your FLOPs: Scaling RL on Hard Problems by Conditioning on Very Off-Policy Prefixes
• Title（参考訳）: FLOPを再利用する: 極端にオフポリティックなプレフィックスの条件付けによるハード問題へのRLのスケーリング
• Authors: Amrith Setlur, Zijian Wang, Andrew Cohen, Paria Rashidinejad, Sang Michael Xie,
• Abstract要約: 我々はPrefixRLを導入し、そこでは、成功裏のトレースのプレフィックスを条件にし、それらを完了させるために、オンデマンドのRLを実行します。 PrefixRLは、問題の難易度を政治外接頭辞の長さで調節することで、難しい問題に対する学習信号を強化する。 我々はPrefixRLの目的が標準RLの目的と一致しているだけでなく、より効率的なことを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.721425502443253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Typical reinforcement learning (RL) methods for LLM reasoning waste compute on hard problems, where correct on-policy traces are rare, policy gradients vanish, and learning stalls. To bootstrap more efficient RL, we consider reusing old sampling FLOPs (from prior inference or RL training) in the form of off-policy traces. Standard off-policy methods supervise against off-policy data, causing instabilities during RL optimization. We introduce PrefixRL, where we condition on the prefix of successful off-policy traces and run on-policy RL to complete them, side-stepping off-policy instabilities. PrefixRL boosts the learning signal on hard problems by modulating the difficulty of the problem through the off-policy prefix length. We prove that the PrefixRL objective is not only consistent with the standard RL objective but also more sample efficient. Empirically, we discover back-generalization: training only on prefixed problems generalizes to out-of-distribution unprefixed performance, with learned strategies often differing from those in the prefix. In our experiments, we source the off-policy traces by rejection sampling with the base model, creating a self-improvement loop. On hard reasoning problems, PrefixRL reaches the same training reward 2x faster than the strongest baseline (SFT on off-policy data then RL), even after accounting for the compute spent on the initial rejection sampling, and increases the final reward by 3x. The gains transfer to held-out benchmarks, and PrefixRL is still effective when off-policy traces are derived from a different model family, validating its flexibility in practical settings.
• Abstract（参考訳）: LLMにおける廃棄物処理を困難な問題に推論するための典型的な強化学習(RL)手法は、正確な政治上の痕跡は稀であり、政策勾配は消滅し、学習台座は消滅する。 より効率的なRLをブートストラップするために、古いサンプリングFLOP(事前推論やRLトレーニングから)をオフポリシートレースの形で再利用することを検討する。 標準的なオフ・ポリティィ法は、オフ・ポリティィデータに対して監視し、RL最適化時に不安定を引き起こす。 本稿はPrefixRLについて紹介する。ここでは、成功した非政治的トレースのプレフィックスを条件として、それらを完遂するためにオンラインRLを実行し、一方、非政治的不安定さを横取りする。 PrefixRLは、問題の難易度を政治外接頭辞の長さで調節することで、難しい問題に対する学習信号を強化する。 我々はPrefixRLの目的が標準RLの目的と一致しているだけでなく、より標本効率が高いことを証明した。 経験的に、私たちはバックジェネリゼーションを発見し、プレフィックス付き問題のみのトレーニングは、アウト・オブ・ディストリビューション・アン・プレフィックスドのパフォーマンスに一般化し、学習戦略はプレフィックス内のものとしばしば異なる。 提案実験では, 基本モデルを用いた拒絶サンプリングを行い, 自己改善ループを作成することにより, 政治外の痕跡を抽出した。 ハード推論問題では、PrefixRLは、最初の拒絶サンプリングに費やされた計算を考慮に入れた後でも、最強のベースライン(以下、RLのSFT)よりも2倍早くトレーニング報酬を達成し、最終報酬を3倍に増やす。 PrefixRLは、別のモデルファミリから外部トレースが導出されて、実用的な設定でその柔軟性が検証される場合、依然として有効である。

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